全局平均池化（Golbal Average Pooling）与Concatenate层

最新推荐文章于 2023-11-17 09:54:46 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012911202/article/details/87099559
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#计算机视觉 #深度学习

全局平均池化作为卷积神经网络的一种结构改进，通过替代全连接层，实现参数减少、计算量降低和过拟合风险降低的效果。其核心思想是对特征图进行全局平均，将每个通道的特征图压缩为一个数值，直接用于分类，赋予每个通道明确的类别意义，增强网络的泛化能力。

转载：全剧平均池化

出处：Lin M, Chen Q, Yan S. Network in network[J]. arXiv preprint arXiv:1312.4400, 2013.

定义：将特征图所有像素值相加求平局，得到一个数值，即用该数值表示对应特征图。

目的：替代全连接层

效果：减少参数数量，减少计算量，减少过拟合

 思路：如下图所示。假设最终分成10类，则最后卷积层应该包含10个滤波器（即输出10个特征图），然后按照全局池化平均定义，分别对每个特征图，累加所有像素值并求平均，最后得到10个数值，将这10个数值输入到softmax层中，得到10个概率值，即这张图片属于每个类别的概率值。

意义：对整个网络从结构上做正则化防止过拟合，剔除了全连接层黑箱子操作的特征，直接赋予了每个channel实际的类别意义。

参考

https://blog.youkuaiyun.com/yimingsilence/article/details/79227668

https://blog.youkuaiyun.com/qq_23304241/article/details/80292859

Concatneate层的作用参考：
即相当于张量的拼接操作（你可以想想一下图像中的拼接。）

全局平均池化/全局最大池化Pytorch实现：
NorthSmile的博客
09-02 1万+
全局池化与普通池化的区别在于“局部区域”和“全局”：普通池化根据滑动窗口以及步长以逐步计算局部区域的方式进行；而全局池化是分别对每个通道的所有元素进行计算，谓之全局池化。大大降低计算的参数量；没有需要学习的参数，可以更好的避免过拟合；更能体现输入的全局信息；拿一个简单的网络验证参数量下降（此处只计算权重）：因为池化操作是沿着通道方向对该通道的特征进行，故对于输入(N,C,H,W)，池化输出为(N,C)。
全局平均池化（Global Average Pooling）
梁小憨憨的博客
02-08 3万+
最近看论文，看到了全局平均池化，之间见过这东西，但是没有仔细了解，今天学习一下，并记录下来，方便以后查阅。
全局平均池化
u012370185的博客
07-12 4万+
全局平均池化是在论文Network in Network中提出的，原文中全局平均池化的作用和优点： 思想：对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值，经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量，然后直接输入到softmax层 作用：代替全连接层，可接受任意尺寸的图像 优点：1）可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来（每一个通道对应一种...
全局平均池化 - 从特征图到全局信息
一个兴趣使然CVer的博客
10-16 4260
全局平均池化是一种将整个特征图的信息进行汇聚的池化操作。其中，全局平均池化是一种简洁而有效的方法，可以将整个特征图的信息进行汇聚。全局平均池化是一种简洁而有效的特征汇聚方法，适用于卷积神经网络的最后一层或倒数第二层。希望这篇博客能够帮助你理解全局平均池化的重要性和应用，以及它在卷积神经网络中的作用。通过这段代码，你可以了解全局平均池化的具体实现方式，并在自己的项目中应用这一操作。通过使用全局平均池化，我们可以在构建卷积神经网络时提高计算效率，减少模型复杂性，并获得更好的泛化能力。
全局平均池化为什么有效
weixin_56184890的博客
05-17 3806
思想： 对于输出的每一个通道的特征图的所有像素计算一个平均值，经过全局平均池化之后就得到一个 维度==类别数 的特征向量，然后直接输入到softmax层 作用： 代替全连接层，可接受任意尺寸的图像 优点： 1）可以更好的将类别与最后一个卷积层的特征图对应起来（每一个通道对应一种类别，这样每一张特征图都可以看成是该类别对应的类别置信图） 2）降低参数量，全局平均池化层没有参数，可防止在该层过拟合 3）整合了全局空间信息，对于输入图片的spatial translation更加鲁棒 疑惑： 全局池化是放在最.
通俗易懂理解全局平均池化(GAP)
IT菜鸟
11-17 1万+
通俗易懂理解全局平均池化(GAP)
pytorch 学习 | 全局平均池化 global average pooling 实现 和作用优点解析
湫一
05-24 4万+
pytorch 实现 在一些论文中，我们可能会看到全局平均池化操作，但是我们从pytorch官方文档中却找不到这个API，那我们应该怎么办？ 答案是： 利用现有的pooling API实现全局平均池化的效果。 首先我们简单理解全局平均池化操作。 如果有一批特征图，其尺寸为 [ B, C, H, W], 我们经过全局平均池化之后，尺寸变为[B, C, 1, 1]。 也就是说，全局平均池化其实就是对每...
如何使用全局平均池化（Global Average Pooling）
weixin_43960370的博客
04-24 1468
Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工作延续使用了GAP，实验证明：Global Average Pooling确实可以提高CNN效果。
浅谈Global average pooling (GAP)
11-05 1982
Golbal Average Pooling 第一次出现在论文Network in Network中，后来又很多工作延续使用了GAP，实验证明：Global Average Pooling确实可以提高CNN效果。 Traditional Pooling Methods 要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。 ...
深入理解Keras中的GlobalAveragePooling1D函数
泛红尘的博客
08-29 2492
描述：数据格式，“channels_last” 或 “channels_first”。类型：字符串。默认值：“channels_last”。本文只介绍了GlobalAveragePooling1D函数作为特征提取方法的一种，并未涉及其他方法的详细介绍。但在CNN中，还有许多其他有效的特征提取方法，例如最大池化、平均池化等。对于不同的任务和数据集，不同的特征提取方法可能会有不同的效果。因此，在使用时需要根据具体情况选择合适的特征提取方法。
卷积神经网络---池化层
weixin_45698190的博客
10-10 4225
在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化），池化层有一个很明显的作用：减少特征图大小，也就是可以减少计算量和所需显存。 ***mean-pooling（平均池化）：***即对邻域内特征点只求平均 优缺点：能很好的保留背景，但容易使得图片变模糊 正向传播：邻域内取平均 反向传播：特征值根据领域大小被平均，然后传
关于Global average Pooling
水不在深有江的博客
07-31 896
看了几个典型网络似乎最后都有这一层Global average Pooling，相关说明转载自 https://blog.youkuaiyun.com/williamyi96/article/details/77530995 https://blog.youkuaiyun.com/losteng/article/details/51520555...
全局平均池化_Day81:Global Average Pooling全局平均池化
weixin_39882589的博客
12-17 367
Traditional Pooling Methods要想真正的理解Global Average Pooling，首先要了解深度网络中常见的pooling方式，以及全连接层。众所周知CNN网络中常见结构是：卷积、池化和激活。卷积层是CNN网络的核心激活函数帮助网络获得非线性特征而池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大kernel的感受野。深度网络越往后面越能捕捉到物体的语义信息...
Global average pooling
bbbeoy的专栏
08-27 641
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为什么使用全局平均池化层？
butiful1的博客
03-14 5561
为什么使用全局平均池化层？ 1、全连接层： 、全连接网络可以使feature map的维度减少，进而输入到softmax 、全连接层的参数超多 、会造成过拟合 、模型本身变得非常臃肿 2、全局平均池化层(global average poolilng)[GAP]： 、直接实现了降维 、极大地减少了网络的参数 、对整个网路在结构上做正则化防止过拟合，直接赋予了每个channel实际的内别意义 、gap可能会造成收敛速度减慢 3、为什么会收敛速度变慢?以及对模型训练有什么差异？ 、全连接层结构的模型对于训练学习
深度学习基础系列（十）| Global Average Pooling是否可以替代全连接层？
weixin_33672400的博客
11-26 1737
　　Global Average Pooling(简称GAP，全局池化层)技术最早提出是在这篇论文（第3.2节）中，被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中，可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层，转而使用GAP，而在支持迁移学习方面，各个模型几乎都支持使用Global Average Pooling和Global Max Pooling(GMP)。然而，GAP是否真的可以...
全局平均池化（Global average pooling, GAP）
qq_40734883的博客
03-01 3197
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golbal 全局变量
最新发布
09-20
<think> 我们正在讨论的是编程中的全局变量，特别是Python中的global关键字。根据用户提供的引用内容，我们可以总结以下几点： 1. 引用[1]提到ECMAScript中的Global对象作为全局属性和方法的容器，但用户主要关注Python中的全局变量。 2. 引用[2][3][4][5]都是关于Python中global关键字的使用。 根据引用内容，我们可以整理出关于Python全局变量的关键信息： - 在函数内部，如果要修改全局变量（而不是创建一个同名的局部变量），需要使用`global`关键字声明（引用[2][3][5]）。 - 对于可变数据类型（如列表、字典），如果只是修改其中的元素，则不需要使用`global`声明（引用[5]）。 - 使用`global`关键字可以在函数内部定义全局变量（引用[4]），但通常不建议这样做，因为会使得代码难以维护。 - 如果不使用`global`声明，在函数内部对变量赋值会创建一个新的局部变量（引用[5]）。 用户的问题是想了解golbal全局变量（注意：用户多次将global拼写为golbal，但根据上下文，我们理解其意为global）。我们将针对Python语言进行介绍。 下面开始结构化回答： </think> ### Golbal全局变量介绍 在编程中，全局变量（global variable）是在全局作用域中声明的变量，可在程序的任何位置访问。Python通过`global`关键字实现对全局变量的操作，其核心机制如下： #### 1. 基本作用 - **声明全局变量**：在函数内部使用`global`声明后，可直接修改外部同名全局变量 ```python count = 0 # 全局变量 def increment(): global count # 声明使用全局变量 count += 1 ``` - **创建全局变量**：在函数内部用`global`声明并赋值，会创建新的全局变量（慎用） ```python def create_global(): global new_var # 创建全局变量 new_var = 100 ``` #### 2. 关键特性 - **修改规则**： - 修改**不可变对象**（数字、字符串等）必须使用`global`[^5] - 修改**可变对象**（列表、字典）的元素时无需`global`[^5] ```python lst = [1,2] # 可变对象 def modify_list(): lst[0] = 9 # 直接修改元素，无需global num = 10 # 不可变对象 def modify_num(): global num num = 20 # 必须global ``` - **作用域冲突**：函数内未声明`global`的同名赋值会创建**新局部变量**，导致外部变量被遮蔽[^5] #### 3. 与其它语言对比 | 特性 | Python | JavaScript | |--------------------|-----------------------------|----------------------| | 全局对象 | 无单独全局对象 | `window`(浏览器) | | 全局变量声明 | 需显式`global`声明 | 自动挂载到全局对象 | | 跨模块访问 | `import`模块后使用 | 直接访问`window`属性 | #### 4. 注意事项 - **避免滥用**：过度使用全局变量会降低代码可维护性，建议优先使用函数参数和返回值 - **替代方案**：对于复杂场景，可使用`nonlocal`（闭包）、类属性或单例模式 - **线程安全**：多线程环境下修改全局变量需加锁（如`threading.Lock`） > 示例：典型修改陷阱 > ```python > x = 1 > def func(): > if x == 1: # 此处已引用全局x > x = 2 # 触发UnboundLocalError（未声明global） > ```
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